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基于C/S架構(gòu)的機(jī)場(chǎng)地理信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][智能交通]

近年來(lái)，隨著生活水平的提高，人們?cè)絹?lái)越多地選擇飛機(jī)作為長(zhǎng)距離旅行的交通工具，因此對(duì)機(jī)場(chǎng)效率提出了更高的要求，機(jī)場(chǎng)信息化就成為了大勢(shì)所趨。而地理信息系統(tǒng)作為機(jī)場(chǎng)信息化的重要組成部分，對(duì)其研究和開(kāi)發(fā)就成為了機(jī)場(chǎng)信息化建設(shè)的重要內(nèi)容之一。分析了當(dāng)前機(jī)場(chǎng)地理信息系統(tǒng)的技術(shù)現(xiàn)狀，針對(duì)其實(shí)時(shí)性差和安全性不高等問(wèn)題，提出了一種基于C/S架構(gòu)的新型機(jī)場(chǎng)地理信息系統(tǒng)。該系統(tǒng)在中航油智慧加油改造項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)并得到成功應(yīng)用，具有實(shí)時(shí)性好、安全性高等特點(diǎn)。

發(fā)表于：12/16/2020

基于TrackRay的滲透測(cè)試平臺(tái)設(shè)計(jì)[其他][信息安全]

如何維護(hù)網(wǎng)絡(luò)信息安全一直是IT行業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。滲透測(cè)試是一種常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估方法，由于滲透測(cè)試所采用的安全工具過(guò)于繁雜，因此設(shè)計(jì)一個(gè)基于TrackRay的滲透測(cè)試平臺(tái)，內(nèi)置有漏洞掃描器和Web服務(wù)接口，并集成和綜合多種安全工具的優(yōu)點(diǎn)，功能強(qiáng)大，簡(jiǎn)便易用。特別是支持Java、Python、JSON等方式編寫(xiě)插件，調(diào)用各種類(lèi)型插件來(lái)進(jìn)行滲透測(cè)試，可移植性大大提高。經(jīng)試驗(yàn)結(jié)果表明，該滲透測(cè)試平臺(tái)搭建簡(jiǎn)單方便，可運(yùn)用于Windows和Linux等系統(tǒng)，并且可以進(jìn)行靈活的編寫(xiě)插件實(shí)現(xiàn)快速的Web安全漏洞檢測(cè)。

發(fā)表于：12/16/2020

基于非凸包的灌注區(qū)包絡(luò)自動(dòng)擬合方法[其他][其他]

在微觀驅(qū)替實(shí)驗(yàn)中，往往利用玻璃刻蝕模型來(lái)觀察油水在巖心孔隙中的運(yùn)動(dòng)過(guò)程。對(duì)實(shí)驗(yàn)中采集到的微觀驅(qū)替序列圖進(jìn)行分析研究，能夠?qū)︱?qū)替效果進(jìn)行定量計(jì)算。針對(duì)微觀驅(qū)替序列圖中灌注區(qū)數(shù)量不固定、形態(tài)特征不規(guī)則、圖像數(shù)量多等問(wèn)題，提出了一種基于非凸包的灌注區(qū)包絡(luò)自動(dòng)擬合方法。即先對(duì)灌注區(qū)點(diǎn)集進(jìn)行邊緣提取，再對(duì)灌注區(qū)進(jìn)行聚類(lèi)分析，最后采用非凸包算法對(duì)每個(gè)灌注區(qū)提取包絡(luò)。結(jié)果顯示采用該方法得到的波及系數(shù)比傳統(tǒng)凸包算法具有更高的精確性，并可實(shí)現(xiàn)包絡(luò)擬合的自動(dòng)化，具有比較高的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：12/16/2020

公路視頻實(shí)時(shí)車(chē)輛檢測(cè)分類(lèi)與車(chē)流量統(tǒng)計(jì)算法[模擬設(shè)計(jì)][智能交通]

公路視頻實(shí)時(shí)車(chē)輛檢測(cè)分類(lèi)與車(chē)流量統(tǒng)計(jì)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)經(jīng)典問(wèn)題。傳統(tǒng)設(shè)置檢測(cè)帶法，易漏檢復(fù)檢，自動(dòng)化性不好。基于深度網(wǎng)絡(luò)的one-stage算法實(shí)時(shí)性好，但是經(jīng)常會(huì)把變化的背景、運(yùn)動(dòng)的非車(chē)輛物體納入其中，同時(shí)對(duì)光照變化敏感，夜間分類(lèi)效果不好。因此，提出采用one-stage做目標(biāo)檢測(cè)，并不直接獲取分類(lèi)結(jié)果，而是根據(jù)標(biāo)注框?qū)⑽矬w切割出來(lái)，去除背景，提升抗背景擾動(dòng)性能和分類(lèi)效果；再送入一個(gè)經(jīng)過(guò)遷移學(xué)習(xí)的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將分類(lèi)輸出和目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的位置輸出合并送入一個(gè)全圖匹配算法，進(jìn)行車(chē)流量統(tǒng)計(jì)。該方法在保障實(shí)時(shí)性的同時(shí)降低了漏檢和復(fù)檢率。

發(fā)表于：12/16/2020

基于AHP的威脅情報(bào)網(wǎng)站價(jià)值評(píng)估方法[其他][其他]

威脅情報(bào)的采集是情報(bào)搜集工作中至關(guān)重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，威脅情報(bào)網(wǎng)站是其重要載體。首先確定了威脅情報(bào)的價(jià)值特性，然后討論了利用層次分析法確定諸多模糊聚類(lèi)因子的權(quán)重，并且應(yīng)用模糊綜合評(píng)價(jià)方法建立了模糊綜合評(píng)價(jià)方法的兩級(jí)模型，從而得到對(duì)威脅情報(bào)網(wǎng)站的客觀評(píng)估，方便用戶(hù)在搜集信息時(shí)進(jìn)行權(quán)衡。與其他方法相比該方法評(píng)價(jià)結(jié)果更具準(zhǔn)確性，具有較大的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用前景。

發(fā)表于：12/16/2020

基于改進(jìn)LeNet-5的形狀類(lèi)似物體識(shí)別方法[人工智能][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)深度學(xué)習(xí)在對(duì)外形類(lèi)似物體的識(shí)別上存在著識(shí)別精度低、耗時(shí)長(zhǎng)等問(wèn)題，提出基于改進(jìn)的LeNet-5的識(shí)別方法。在傳統(tǒng)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，將卷積層變?yōu)殡p層非對(duì)稱(chēng)卷積使網(wǎng)絡(luò)有更好的特征提取能力；通過(guò)批量歸一化提高網(wǎng)絡(luò)泛化能力；采用全局平均池化替代原Flatten層，用于克服傳統(tǒng)全連接層參數(shù)多、耗時(shí)長(zhǎng)的缺點(diǎn)；通過(guò)對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行增廣增加訓(xùn)練樣本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度達(dá)到91%，識(shí)別形狀類(lèi)似物體的精度為87%，且能在較少迭代次數(shù)內(nèi)收斂，這些指標(biāo)均顯著優(yōu)于原網(wǎng)絡(luò)。

發(fā)表于：12/16/2020

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別地基云圖的數(shù)據(jù)庫(kù)建立及處理方法[其他][其他]

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network,CNN)具有非比尋常的從樣本中學(xué)習(xí)特征的能力，訓(xùn)練需要大量帶有標(biāo)簽的圖像樣本。因此，在使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)地基云圖相關(guān)研究時(shí)，建立云圖樣本庫(kù)是第一步，也是非常重要的一步。首先，通過(guò)數(shù)碼相機(jī)直接拍攝、從互聯(lián)網(wǎng)上下載、從公開(kāi)發(fā)行的云圖類(lèi)書(shū)籍獲取以及由全天空照相機(jī)拍攝等手段獲取三個(gè)云圖樣本庫(kù)；接著，對(duì)三個(gè)樣本庫(kù)圖像的分辨率、噪聲、數(shù)量等問(wèn)題進(jìn)行了分析；然后，采用雙線(xiàn)性插值和數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法對(duì)樣本庫(kù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理；最后，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LBP、Heinle feature和Textonbased method三種方法對(duì)增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行云識(shí)別分類(lèi)驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用本文方法進(jìn)行增強(qiáng)數(shù)據(jù)可有效解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)小樣本數(shù)據(jù)識(shí)別率不高

發(fā)表于：12/16/2020

基于Lucene的中文是非問(wèn)答系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

針對(duì)中文是非問(wèn)句，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Lucene的問(wèn)答系統(tǒng)，主要包括問(wèn)句預(yù)處理、索引創(chuàng)建和答案整理三部分。問(wèn)句預(yù)處理部分，引入句法成分權(quán)重和命名實(shí)體權(quán)重改進(jìn)TextRank算法，得到一種提取問(wèn)句核心詞的方法。在索引創(chuàng)建部分，針對(duì)本地的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行文檔融合創(chuàng)建索引，降低數(shù)據(jù)多樣性帶來(lái)的復(fù)雜度。在答案整理部分，對(duì)查詢(xún)索引結(jié)果進(jìn)行答案判決，輸出肯定或否定含義的答案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)據(jù)融合能有效減少索引創(chuàng)建耗時(shí)，改進(jìn)TextRank的核心詞提取方法準(zhǔn)確率明顯高于TextRank，系統(tǒng)具有較為不錯(cuò)的性能。

發(fā)表于：12/16/2020

基于FTM和CSI的單站目標(biāo)跟蹤研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

WiFi技術(shù)在定位跟蹤領(lǐng)域得到了迅速發(fā)展和應(yīng)用，不僅可以通過(guò)精細(xì)時(shí)間測(cè)量(FTM)協(xié)議獲得到達(dá)時(shí)間，還能利用信道狀態(tài)信息(CSI)估計(jì)到達(dá)角，為單站目標(biāo)跟蹤提供了十分有利的條件。針對(duì)單站情況下到達(dá)時(shí)間和到達(dá)角的非線(xiàn)性跟蹤問(wèn)題，提出了一種簡(jiǎn)單有效的偏差補(bǔ)償卡爾曼濾波算法(BCKF)。該算法對(duì)非線(xiàn)性觀測(cè)方程進(jìn)行偽線(xiàn)性化，然后補(bǔ)償由偽線(xiàn)性化引起的估計(jì)偏差，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的狀態(tài)估計(jì)。搭建WiFi測(cè)量平臺(tái)，并在室內(nèi)外兩種典型環(huán)境下進(jìn)行單站目標(biāo)跟蹤。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相較于其他非線(xiàn)性濾波算法，BCKF能以較低計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的目標(biāo)跟蹤，在室內(nèi)外的80%跟蹤誤差分別不超過(guò)3.7 m和1.5 m。

發(fā)表于：12/16/2020

飛機(jī)舵機(jī)電液伺服系統(tǒng)智能PID控制方法研究[人工智能][智能交通]

針對(duì)飛機(jī)舵機(jī)電液伺服系統(tǒng)中PID控制器參數(shù)難以整定的問(wèn)題，引入一種智能PID控制方法。該方法結(jié)合了粒子群算法和PID控制器的優(yōu)點(diǎn)，并利用蜂群算法的選擇策略對(duì)粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化，適應(yīng)了飛機(jī)舵機(jī)電液伺服系統(tǒng)非線(xiàn)性動(dòng)態(tài)控制環(huán)境的要求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，飛機(jī)舵機(jī)電液伺服系統(tǒng)智能PID控制方法能夠達(dá)到系統(tǒng)控制性能指標(biāo)要求，相較于傳統(tǒng)PID控制器具有更良好的跟蹤效果。

發(fā)表于：12/16/2020

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的織物瑕疵檢測(cè)方法研究[人工智能][其他]

織物瑕疵檢測(cè)是控制織物產(chǎn)品質(zhì)量的重要步驟，傳統(tǒng)的織物瑕疵檢測(cè)方法檢測(cè)效率低，勞動(dòng)強(qiáng)度大。因此，針對(duì)傳統(tǒng)檢測(cè)方法存在的問(wèn)題，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的分類(lèi)算法用于實(shí)現(xiàn)織物瑕疵檢測(cè)。網(wǎng)絡(luò)是在VGG16的基礎(chǔ)上進(jìn)行減枝，通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)結(jié)果。首先，由于織物瑕疵大小差別較大，提出將瑕疵邊緣作為檢測(cè)的目標(biāo)，這樣就可以將大尺度圖片分割為64×64的小尺度圖片用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，既提高了網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)準(zhǔn)確率，又解決了織物瑕疵圖像搜集困難的問(wèn)題。其次，在測(cè)試過(guò)程中，提出對(duì)大尺度圖片進(jìn)行有重疊的分割，然后對(duì)分割后的圖片進(jìn)行分類(lèi)，根據(jù)每張圖片的輸出標(biāo)簽和位置來(lái)實(shí)現(xiàn)大尺度圖片的瑕疵檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相比于傳統(tǒng)的VGG16和LeNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu), 具有檢測(cè)速度快、檢測(cè)精度高等優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：12/16/2020

人工智能基礎(chǔ)軟硬件架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)研究[人工智能][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)當(dāng)前人工智能技術(shù)在軍用領(lǐng)域的應(yīng)用問(wèn)題和難點(diǎn)，研究基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的軍用軟硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)方法，并且結(jié)合業(yè)內(nèi)主流的軟硬件基礎(chǔ)架構(gòu)，分析在軍事應(yīng)用中涉及的關(guān)鍵技術(shù)和解決思路。通過(guò)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型壓縮轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和分布式訓(xùn)練等軟硬件架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)研究，設(shè)計(jì)構(gòu)建了一站式人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)、嵌入式邊緣智能計(jì)算平臺(tái)，對(duì)軍用人工智能提供端到端的訓(xùn)練、部署和測(cè)試支撐。該研究可為未來(lái)智能無(wú)人作戰(zhàn)系統(tǒng)提供軟硬協(xié)同的智能計(jì)算解決方案。

發(fā)表于：12/16/2020

基于改進(jìn)P-Unet模型的巖屑顆粒識(shí)別[人工智能][其他]

提出了一種基于改進(jìn)P-Unet模型的巖屑顆粒識(shí)別方法。該方法基于Unet模型結(jié)構(gòu)，運(yùn)用金字塔池化模塊聚合不同區(qū)域的上下文特征信息，以充分利用全局信息。改進(jìn)P-Unet模型采用了殘差網(wǎng)絡(luò)ResNeXt101，在提高巖屑顆粒識(shí)別準(zhǔn)確率前提下，減少了超參數(shù)數(shù)量。該模型采用了焦點(diǎn)損失函數(shù)，在一定程度上解決巖屑顆粒類(lèi)別不平衡的問(wèn)題，同時(shí)運(yùn)用深度可分離卷積代替?zhèn)鹘y(tǒng)卷積，較大程度減少了網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)以及預(yù)測(cè)的時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)P-Unet模型得到的識(shí)別準(zhǔn)確率對(duì)比同類(lèi)先進(jìn)算法有一定的提升，對(duì)巖屑顆粒識(shí)別的結(jié)果更加準(zhǔn)確。

發(fā)表于：12/16/2020

基于GANs無(wú)監(jiān)督回歸三維參數(shù)化人臉模型[人工智能][其他]

針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸訓(xùn)練過(guò)程中三維人臉數(shù)據(jù)稀缺的問(wèn)題，提出了基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)回歸三維參數(shù)化人臉模型(3DMM)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方式。首先利用GANs的對(duì)抗生成訓(xùn)練使生成器回歸的3DMM參數(shù)符合真實(shí)感人臉形狀的參數(shù)分布。隨后將生成的三維人臉網(wǎng)格渲染成二維圖片，利用身份編碼器對(duì)輸入人臉及渲染人臉?lè)謩e提取身份特征向量，通過(guò)不斷縮小向量之間的距離使得生成的三維人臉網(wǎng)格靠近輸入人臉的身份特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在重建結(jié)果頂點(diǎn)位置準(zhǔn)確性上相對(duì)于現(xiàn)有的方法有明顯的提升，且擁有較好的RMSE值，能夠較好應(yīng)用于三維人臉重建任務(wù)。

發(fā)表于：12/16/2020

基于二倍體顯性機(jī)制的透視變換矩陣參數(shù)優(yōu)化[其他][其他]

圖像拼接的基礎(chǔ)是將所有待拼接的圖像轉(zhuǎn)換到同一平面上，而透視變換矩陣描述的就是一個(gè)平面到另一個(gè)平面的投影變換，反映了圖像坐標(biāo)點(diǎn)之間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。但當(dāng)透視變換矩陣中參數(shù)精度較低時(shí)會(huì)導(dǎo)致圖像拼接效果不佳，拼接過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)公共區(qū)域無(wú)法對(duì)接、有鬼影等現(xiàn)象。提出了一種基于二倍體顯性機(jī)制的DNA遺傳算法(AO方法)的矩陣參數(shù)優(yōu)化方案，AO方法在優(yōu)化效率上能以較快的速度和較高的精度搜索到問(wèn)題的全局最優(yōu)解，從而提高透視變換矩陣參數(shù)的精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，所提出的方法能夠較好地優(yōu)化矩陣參數(shù)，符合期望目標(biāo)。

發(fā)表于：12/16/2020